ПРОЄКТНО-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД У ЗАВДАННЯХ УПРАВЛІННЯ БЕЗПЕКОЮ МОРСЬКОГО ТРАНСПОРТУ ЗА ПРИНЦИПОМ ГРАВІТАЦІЙНО-ІНЕРЦІЙНОЇ МОДЕЛІ
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2025.2.31.124-142
Анотація
У даній статті запропоновано проєктно-орієнтований підхід щодо управління безпекою морського транспорту що спирається на фізичні аналогії гравітаційно-інерційної моделі. В огляді літератури, показано, що традиційні підходи зосереджуються на окремих показниках і процесах морського транспорту: затримки, інциденти, невідповідності, однак це не надає цілісної керованої концепції сукупності проєктів безпеки та їх стійкості до зовнішніх і внутрішніх збурень.
У рамках статті розроблено формалізовану систему узагальнених параметрів, що включає в себе ритм виконання ω3, зрілість I3, індекси загроз Ht, нормативної «гравітації» Gt, соціально-геополітичних ризиків St, стратегічне відхилення θ, момент збурень τ, імпульс стійкого режиму L. Окремо додано сегменти мультипроєкту P1-P8, що охоплюють нормативну відповідність, керування рухом, навігаційну інфраструктуру, людський фактор, охорону й кібербезпеку, екологічну безпеку, аварійну готовність і СППР. Це дало можливість на основі експертних ваг побудовано матриці впливів і сформулювати закони керованості, порогові умови стійкості та критерії для мультипроєктного керування.
Окремою частиною дослідження є розробка і застосування програмного модуля на мові Python (Anaconda JL), який реалізує задачі зважених найменших квадратів, автоматично оцінює імовірні сценарії та генерує експертні рекомендації щодо стабілізації стану безпеки морського транспорту. Результати імітаційного моделювання показали, що запропонований підхід дає змогу зменшувати загрози кризових режимів, наближати їх до стійкого збалансованого стану з підвищеним імпульсом L.
Практичне значення роботи полягає в тому, що модель може бути інтегрована в цифрові платформи моніторингу, використовувати відкриті дані EMSA, служб і контролюючих відомств у портах, компаніях та слугувати основою для формування складних мультипроєктів безпеки галузі морського транспорту, узгоджених із місією судноплавних компаній і міжнародних морських організацій
Посилання
2. University of Virginia, Department of Physics. (n.d.). Euler’s angles [Lecture notes, PDF]. Retrieved 2025, from: https://galileoandeinstein.phys.virginia.edu/7010/CM_26_ Euler_Angles.pdf.
3. Kaluza, P., Kölzsch, A., Gastner, M. T., & Blasius, B. (2010). The complex network of global cargo ship movements. Journal of the Royal Society Interface, 7(48), 1093–1103.
4. Tengesdal, T., Johansen, T. A., & Brekke, E. F. (n.d.). Chance-constrained PSB-MPC for autonomous surface vessels: EMA route planning and safety control (Unpublished manuscript).
5. Xiong, X., Wang, R., Gong, Y., Chen, H., & Chen, H. (2023). Risk assessment for COLREGs-compliant autonomous collision avoidance decision. Journal of Marine Science and Engineering, 11, 422.
6. Wang, P., Hu, Q., Wang, C., & Lian, C. (2021). Ship domain model for multi-ship collision avoidance. Journal of Marine Science and Engineering, 9(3), 307. https://doi.org/10.3390/jmse9030307.
7. Xu, B., Li, J., Liu, X., & Yang, Y. (2021). System dynamics analysis for the governance measures against container port congestion. IEEE Access, 9, 13612–13623. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3049967.
8. Hosticka, C. J. (1995). Review of the book Compass and gyroscope: Integrating science and politics for the environment (K. N. Lee). JSTOR. (Stable ID: 30172495).
9. Wu, W., & Zhao, J. (2018). Cultural gyroscope model: Matching staff with organizations. Journal of Research in International Business and Management, 5(1), 90–95. https://doi.org/10.14303/jribm.2018.019.
10. Xiang, B. (2020). The gyroscope-like economy: Hypermobility, structural imbalance and pandemic governance in China. Inter-Asia Cultural Studies, 21(4), 521–532. https://doi.org/10.1080/14649373.2020.1832305.
11. European Maritime Safety Agency. (n.d.). Accident investigation publications: Annual overview. Retrieved from https://www.emsa.europa.eu/accident-investigation-publications/annual-overview.html?utm_source.
12. Dong, Zewei & Yang, Jingxuan & Yuan, Runze & Su, Guangzhen & Lei, Ming (2025). A Game-Theoretic Kendall’s Coefficient Weighting Framework for Evaluating Autonomous Path Planning Intelligence. Automation. 6. 85. https://doi.org/10.3390/automation6040085.
13. Gwet, K. L. (2014). Measures of association and item analysis. In Handbook of inter-rater reliability: The definitive guide to measuring the extent of agreement among raters (4th ed., Chap. 12, pp. 343–365). Advanced Analytics, LLC.
14. Melnyk, O., Onyshchenko, S., Onishchenko, O., Prabowo, A., Jurkovič, M., Sagaydak, O., & Pavlova, N. (2025). Systematic approach to ergatic systems risk management in maritime operations. Journal of Risk Analysis and Crisis Response, 15, 22. https://doi.org/10.54560/jracr.v15i3.633.
15. Melnyk, O., Onyshchenko, S., Savieleva, I., Koryakin, K., Prabowo, A., Jurkovič, M., & Sapiha, V. (2025). Performance criteria assessment of marine radionavigation systems reliability under degradation factors. IET Intelligent Transport Systems, 19. https://doi.org/10.1049/itr2.70094.
16. Sagaydak, O., Melnyk, O., Voloshyn, A., & Ternovsky, V. (2025). Mathematical model of selecting the optimal scenario for ship operations based on a risk-oriented network of criteria. Herald of the Odessa National Maritime University, 206–222. https://doi.org/10.47049/2226-1893-2025-3-206-222.
17. Zinchenko, S. (2024). Using redundant control to minimize energy consumption. Scientific Bulletin of Kherson State Maritime Academy, (1), 163–173. https://doi.org/10.33815/2313-4763.2024.1.28.163-173.
18. Nosov, P. S., Zinchenko, S. M., Prokopchuk, Yu. A., Popovych, I. S., & Litovchenko, V. I. (2021). Influence human factor on safety’s planning route of water transport. Scientific Bulletin of Kherson State Maritime Academy, 3(21), 36–51. https://doi.org/10.33815/2313-4763.2021.1.24.057-070.
19. Ponomaryova, V., & Nosov, P. (2024). Development of a method for predicting hazardous ship trajectories under uncertainty of navigator actions. Technology Audit and Production Reserves, 5(2(79)), 44–55. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.313523.
20. Ponomaryova, V., Nosov, P., Ben, A., Popovych, I., Prokopchuk, Y., Mamenko, P., Dudchenko, S., Appazov, E., & Sokol, I. (2024). Devising an approach for the automated restoration of shipmaster’s navigational qualification parameters under risk conditions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3(127)), 6–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.296955.
